MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2315000783 · doi:10.1098/rsif.2015.0986

Hydroxyapatite formation on graphene oxide modified with amino acids: arginine versus glutamic acid

2016· article· en· W2315000783 sur OpenAlexafffund
Maryam Tavafoghi, Nicolas Brodusch, Robert Gauvin, Marta Cerruti

Notice bibliographique

RevueJournal of The Royal Society Interface · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryMineralization (soil science)Amino acidSupersaturationGlutamic acidArginineNucleationOxideLysineBiomineralizationPrecipitationIonBiophysicsCrystallographyBiochemistryChemical engineeringNitrogenOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydroxyapatite (HA, Ca5(PO4)3OH) is the main inorganic component of hard tissues, such as bone and dentine. HA nucleation involves a set of negatively charged phosphorylated proteins known as non-collagenous proteins (NCPs). These proteins attract Ca(2+) and PO4(3-) ions and increase the local supersaturation to a level required for HA precipitation. Polar and charged amino acids (AAs) are highly expressed in NCPs, and seem to be responsible for the mineralizing effect of NCPs; however, the individual effect of these AAs on HA mineralization is still unclear. In this work, we investigate the effect of a negatively charged (Glu) and positively charged (Arg) AA bound to carboxylated graphene oxide (CGO) on HA mineralization in simulated body fluids (SBF). Our results show that Arg induces HA precipitation faster and in larger amounts than Glu. We attribute this to the higher stability of the complexes formed between Arg and Ca(2+) and PO4(3-) ions, and also to the fact that Arg exposes both carboxyl and amino groups on the surface. These can electrostatically attract both Ca(2+) and PO4(3-) ions, thus increasing local supersaturation more than Glu, which exposes carboxyl groups only.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,218
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations55
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of The Royal Society InterfaceMême sujetGraphene and Nanomaterials ApplicationsTravaux en français237 207